Search Results dplyr

「{dplyr}を使用したRにおけるデータ操作の入門」

前の投稿では、Rでデータを操作する方法を紹介しました特に、ベクトル、ファクター、リスト、データフレームを作成し操作する方法を説明しましたこれはRの導入となりました...

「Rにおけるエラーバーを伴ったグループ化された棒グラフ」

棒グラフは、いくつかの理由で必須で広く使用される視覚化ツールです数値とカテゴリ変数の関係を視覚化するための優れた選択肢であり、簡単に表示されます...

Rにおけるトップ10のエラーとそれらを修正する方法

「Rを初めたばかりの場合、コードによくエラーが発生し、実行ができないことがよくあります私もRの使用を始めた頃は、コードのエラーが頻繁に起こり、このプログラミング言語の学習を諦めそうになったことを覚えています私はさらに、...」

初心者のデータサイエンスの面接を成功させるためのヒント

データサイエンス初心者の皆さんへ、仕事の面接対策のための9つのヒントです！

Career Advice

イントロダクション現代のデータ駆動型社会では、企業はデータの役割を認識し、受け入れています。この認識により、データの蓄積が進んでいますが、その潜在力を引き出すためには、企業は専門の人材と人間の知性を求めています。データサイエンティストは、機械にこの情報を処理させることでデータの潜在力を最大限に活用する重要な役割を果たしています。ネイティブな国では機会が乏しく、アメリカでは多くの選択肢があるため、候補者が集まってきます。この記事では、アメリカでデータサイエンティストになるために必要な資格を獲得する方法をご紹介します。なぜアメリカでデータサイエンティストになるべきか？アメリカは多くの有名なテクノロジー企業が集まる拠点であり、多くの候補者の夢です。高い給料、有望なキャリアの機会、スキルのショーケースによる認知の適切な場所を提供することで、アメリカでのデータサイエンティストのキャリアは繁栄しています。さらに、ネイティブの住民の才能不足、増加するデータの組織化の課題、多くの産業での要件の拡大などが、世界各国からの人材を引き寄せる主要な理由です。あなたの期待も高まりましたか？すぐに行動に移り、夢に向かって取り組み始めましょう。アメリカでのデータサイエンティストの学歴要件データサイエンティストの仕事に応募するためには、以下の学歴要件を満たす必要があります。学士号：コンピュータサイエンス、統計学、数学などの関連分野での学士号が望ましいです。基礎概念を身につけ、基礎を築きます。修士号：大学院ではより深い理解と概念的な知識を習得し、実務の経験も積みます。上級職の候補者には修士号を持つ人が好まれます。このレベルの資格を持つことで、研究や学術の道に進むこともできます。オンラインコース：現実世界の要件を理解し、キャリアの転機に役立つオプションです。特定の職業に焦点を当てたコースもあります。たとえば、Analytics VidhyaのBlackBelt+プログラムは、データサイエンティストになりたいと思っている候補者を対象に、世界的に認められる証明書を提供しています。アメリカのデータサイエンティストに必要な技術スキル技術的な知識に関しては、アメリカのデータサイエンティストとして必要な2つのレベルのスキルがあります：基本的な技術スキルと専門的な技術スキルです。データサイエンティストに求められる基本的な技術スキル 1. プログラミング言語（Python、R、SQL）データの処理とモデルの開発には重要な役割を果たします。Pythonのライブラリ（Pandas、NumPy、scikit-learnなど）はデータ処理に重要です。Rはデータ分析と統計のための専門的な言語であり、dplyrやggplot2などのパッケージがあります。SQLはクエリとデータベースの管理に必要です。 2. データの操作と分析正確性のために、データをクリーニングして前処理する必要があります。特徴量エンジニアリング、仮説検定、モデルの検証、意思決定などは、プログラミング言語を使用して行います。 3. 機械学習と統計モデリング予測モデルやデータ駆動の意思決定を構築するために重要です。アルゴリズムとフレームワークの知識は、仕事に特化した日常のタスクを達成するのに役立ちます。 4. データの可視化とレポート作成ツール…

「Rを使った南アメリカのマッピング：ジオビジュアライゼーションの詳細解説」

「あなたは、子供の頃から地図と地理を楽しんでいたデータサイエンティストで、アマチュアのVoAGI作家ですねグラフを使った次の仕事のための良いテーマを探していますね、そして、最も…」

「テーマパークのシミュレーション：Rを使って待ち時間を理解する」

長い列はいつも嫌なものです、特に宇宙を舞い上がるか、グレート・バリア・リーフを航行するために待っている時には夏休みが続く中、ほとんどの人が...

「データサイエンスは難しいのか？現実を知ろう」

過去数年間、熟練なデータサイエンティストへの需要は増加してきましたが、AIによって風景は変わりました。重点はルーチンタスクからより複雑な役割に移りました。最新のデータサイエンスの進歩にしっかりと理解を持つことは、有望なキャリアに欠かせません。データサイエンスは難しいのでしょうか？学習の道は本質的に簡単または難しいものではありませんが、データサイエンスには険しい学習曲線があります。しかし、常に最新の情報にアップデートし続ける意欲を持ち続けることで、課題にもかかわらず、旅はよりスムーズになることがあります。データサイエンスを学ぶ価値はあるのでしょうか？企業は主にデータの潜在能力を活用して意思決定を行っています。このタスクはデータサイエンスを通じて貢献された技術的進歩を用いて行われます。それはその分野で優れた能力を持つ専門家によって処理されます。したがって、データサイエンスは、キャリアを選ぶ個人や成長のためにそれを利用する組織にとって有望な機会を提供しています。数多くの課題と連続的な進化のプラットフォームを提供することで、この分野は非常にダイナミックであり、自己のマインドセットと知識を磨くために最適です。データサイエンスの高い価値により、「データサイエンスは難しいのか」という質問は無意味です。データサイエンスが良いキャリア選択肢なのかどうかを知るために、この記事を読んでください！データサイエンティストはコーディングをするのでしょうか？データサイエンティストは膨大な量のデータを扱います。これらに取り組むためには、プログラミング言語RとPythonの習熟が必要です。そのようなデータの処理には基本的なコーディングの知識が必要です：クリーニング、前処理、データ変換 Matplotlibやggplot2などのPythonとRのライブラリやツールを使ってインサイトを伝えるための支援統計分析、機械学習、データモデリングデータ関連の問題に対するカスタマイズされたソリューションの作成データの前処理、結果の評価、モデルのトレーニングなどの繰り返しタスクアイデアや仮説の素早いテストアルゴリズムによるパターンの識別データサイエンスの多面的な性質データサイエンスは、多くの分野を包括する広範な分野です：統計学：確率、回帰分析、仮説検定、実験設計の理解は、正確かつ意味のある分析には重要です。プログラミングとデータ操作：いくつかのデータ最適化技術や専門ソフトウェアを用いたプログラミング言語の知識ドメイン知識：産業固有の知識、ビジネスプロセス、適切な質問の提起、関連する特徴の選択、結果の解釈などコミュニケーション：技術的な観点と非技術的な観点の両方と対話し、明確かつ正確に自分自身を理解して伝える能力この情報は、データの処理、データのコミュニケーション、データの取り扱いに必要な技術的な専門知識の重要性を示しています。産業固有の知識と問題解決能力を持つことで、データサイエンスの効率は何倍にも向上し、個人のビジネスやキャリアに役立ちます。学習曲線と継続的な学習データサイエンスは絶えず進化する分野であり、継続的な学習が必要です。初心者の学習曲線は険しいものであり、プログラミング言語の学習に直面する課題があるためです。では、「データサイエンスは難しいのか？」いいえ、データサイエンスの知識と興味を持った個人にとっては難しくありません。ただし、データサイエンスの分野での定期的かつ急速な進歩は、分野内で最新の情報にアップデートし続ける必要性を増大させています。例えば、現在の進歩としては、自動機械学習やエッジコンピューティングの導入があります。トップのデータサイエンスのトレンドはTinyML、small…

GPT2からStable Diffusionへ：Hugging FaceがElixirコミュニティに参入します

エリクサーのコミュニティは、GPT2からStable Diffusionまでのいくつかのニューラルネットワークモデルがエリクサーに到着したことをお知らせいたします。これは、Hugging Face Transformersを純粋なエリクサーで実装したBumblebeeライブラリによって可能になりました。これらのモデルで始めるために、エリクサーの計算ノートブックプラットフォームであるLivebookのチームが、「スマートセル」と呼ばれるコレクションを作成しました。これにより、開発者はわずか3回のクリックで異なるニューラルネットワークタスクのスキャフォールドを作成できます。詳細については、私のビデオアナウンスをご覧ください。エリクサーが実行されるErlang仮想マシンの並行性と分散サポートのおかげで、開発者はこれらのモデルを既存のPhoenixウェブアプリケーションの一部として埋め込み、提供することができます。また、Broadwayを使用してデータ処理パイプラインに統合し、Nerves組み込みシステムと一緒にデプロイすることもできます。いずれのシナリオでも、BumblebeeモデルはCPUとGPUの両方にコンパイルされます。背景エリクサーに機械学習を導入する取り組みは、ほぼ2年前にNumerical Elixir（Nx）プロジェクトで始まりました。Nxプロジェクトは、マルチ次元テンソルと「数値定義」を実装しています。これは、CPU/GPUにコンパイルできるElixirのサブセットです。Nxは、Google XLA（EXLA）とLibtorch（Torchx）のバインディングを使用して、車輪の再発明を防いでいます。 Nxイニシアチブからは、他のいくつかのプロジェクトが生まれました。Axonは、FlaxやPyTorch Igniteなどのプロジェクトからインスピレーションを受け、エリクサーに機能的で組み合わせ可能なニューラルネットワークをもたらします。Explorerプロジェクトは、dplyrとRustのPolarsから借用して、エリクサーコミュニティに表現力豊かで高性能なデータフレームを提供します。 BumblebeeとTokenizersは、私たちが最近リリースしたものです。私たちは、Hugging Faceがコミュニティとツール間での協力的な機械学習を可能にすることに感謝しています。これは、エリクサーエコシステムを迅速に進化させる上で重要な役割を果たしました。次に、エリクサーでのニューラルネットワークのトレーニングと転移学習に焦点を当てる予定です。これにより、開発者は事業やアプリケーションのニーズに合わせて事前学習済みモデルを拡張および特化することができます。また、伝統的な機械学習アルゴリズムの開発についても、さらに発表する予定です。あなたの番です Bumblebeeを試してみたい場合は、次のことができます： Livebook v0.8をダウンロードし、ノートブック内の「+ Smart」セルメニューから「ニューラルネットワークタスク」を自動生成します。現在、Livebookを追加のプラットフォームとスペースで実行できるようにする作業を進めています（お楽しみに！😉）。 Bumblebeeモデルの例として、単一ファイルのPhoenixアプリケーションも作成しました。これは、Phoenix（+ LiveView）アプリケーションの一部として統合するための必要な基盤を提供します。より実践的なアプローチに興味がある場合は、いくつかのノートブックを読んでみてください。エリクサーの機械学習エコシステムの構築を支援したい場合は、上記のプロジェクトをチェックして試してみてください。コンパイラ開発からモデル構築まで、多くの興味深い領域があります。たとえば、Bumblebeeにさらにモデルやアーキテクチャを追加するプルリクエストは、歓迎されるでしょう。未来は並行、分散、そして楽しいです！

データサイエンスと統計学の違い

イントロダクション Indeedによるデータサイエンティストの求人数が256％増加したことで、データサイエンスは業界のキーワードとなりました。さまざまな分野でのデータサイエンスの役割の需要の増加により、多くの人々がデータサイエンスの専門学位や研修プログラムを選ぶようになりました。ビジネスや政府はデータを広範に利用して重要な選択や将来の投資や活動の計画を立てています。しかし、データサイエンスでは統計の手法も意思決定に同等に貢献しています。どちらがより有用か気になりますか？データサイエンス vs 統計を比較してみましょう！さあ、探ってみましょう！データサイエンスとは？データサイエンスは、ビジネスの重要な洞察を得るためのデータの分析です。統計、人工知能、数学、コンピュータサイエンスなど、さまざまな学問分野が組み合わさっており、これらを使用して膨大な量のデータを分析します。データサイエンティストは、なぜ問題が発生したのか、何が予想されるのか、そして何がさらに達成できるのかといった問題に対する解決策を見つけるために自身の知識を活用します。今日では、多くの産業がデータサイエンスを利用して消費者の傾向やトレンドを予測し、新しい見通しを見つけ出しています。これにより、ビジネスは製品開発や販売に関するよく根拠のある意思決定を行うことができます。データサイエンスはプロセス改善や詐欺検出のための学問分野として機能します。政府もデータサイエンスを利用して公共サービスの効率を向上させています。統計とは？統計学はデータの収集と分析によってパターンやトレンドを発見し、バイアスを排除し、意思決定を支援するための数学の応用科学です。統計学はビジネスインテリジェンスの一環であり、商業データの収集と分析、トレンドの提示を含みます。企業は統計的評価を利用してさまざまな方法で利益を得ることができます。最もパフォーマンスの良い製品ラインを特定したり、売り上げが低い営業担当者を特定したり、収益成長が異なる地域にどのように変動するかを理解したりするために統計的評価を使用することがあります。予測モデリングは統計分析手法の利用によって恩恵を受けることができます。統計分析ツールは、さまざまな外部イベントが影響を与える可能性がある単純なトレンド予測ではなく、より重要な詳細を表示するために企業がより深く見ることができます。データサイエンス vs 統計データサイエンスと統計の主な違いは次の通りです：データサイエンス統計科学的な計算手法に基づいています。統計と応用数学を使用してビッグデータから新しい情報を導き出します。統計学はデータの研究です。統計的関数やアルゴリズムを適用してデータから値を決定します。データ関連の問題を解決するために適用されます。統計はデータに基づいて実世界の問題を設計し、構築します。生データや構造化されたデータから洞察を抽出します。…

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